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Kibana使用说明

作者:互联网

通过访问IP:5601即可

注:下列所有操作可结合elasticsearch-head进行学习

索引的创建删除操作

索引其实也可以理解成是一张表

索引创建

索引创建并赋值

 索引创建及定义属性

 这里会涉及type为text类型,除了text类型,对于字符串还可以分配keyword类型二者区别如下:

 索引删除

索引文档的删改查操作

增加索引文档

注:id需唯一,如果指向的是已存在的id,则会变为修改操作

修改索引文档

虽然使用增加索引的方式也可以实现索引文档的修改,但是其实ES也提供了update方法来进行修改

删除索引文档

其实删除索引和删除索引文档的区别就在于是否准确指定到具体的id,未指定则就会删除其索引

索引文档的简单查询 

索引文档的条件查询 

先理解下Match和Term相关解释

Match和Term的区别

Match是模糊查询,代表只要字段被包含则会查询,不在乎分词结果

1、当查询text时,由于一句话会被拆分,所以任意包含即可

2、当查询keyword时,由于一句话不会被拆分,所以必须完全匹配才可以

 

Term是精确查询

1、当我们查找的类型为text时,一句话被拆分了,所以我们查找这句话时将无法查询到,就只能通过被拆分后的某个字进行查询,这个具体可以通过_analyze查看

2、当我们查找的类型为keyword时,一句话就不会被拆分,这时候我们查找一句话就可以被查询到,查询单个词的话,将无法查询到

这也就是为什么Term被称作精确查询

 

总结:Match和Term查询keyword都需要完全匹配,但是查询text时,因为text是拆分存储,match也是拆分查询,所以任意输入值都可以查询到值,而Term是不拆分查询,所以在很多时候,Term查text只能通过单个值去查才有结果

注:汉语是一个字一个字分组,英文的话是以空格进行分组

Match模糊查询

根据上图进行操作

持续更新。。。。

标签:Term,text,Kibana,查询,说明,索引,文档,拆分,使用
来源: https://www.cnblogs.com/cjzzz/p/16110564.html